一种基于特征点匹配的视频防抖方法
【专利摘要】本发明公开一种基于特征点匹配的视频防抖方法。该方法包括：（1）建立摄像系统和图像系统的运动关系。并对参考图像帧进行特征点的提取。（2）在（1）的基础上对后续两两相邻图像帧进行特征匹配。（3）为了尽可能的消除各种干扰对稳像系统的影响，在（2）后，对错误的匹配点进行剔除。（4）根据得到的有效的对应特征点匹配对的坐标，带入到图像的仿射运动模型中，求取全局运动参数。（5）在（4）的基础上实际的运动参数进行滤波，从而得到有意运动参数。（6）根据实际的运动参数和有意的运动参数，利用仿射运动模型对当前图像进行变换，实现图像帧的运动补偿，并利用之前的图像帧的信息重构当前无定义区域进行重构，实现图像的运动补偿。最后的到稳定视频。本方法是计算机数字图像及机器视觉的一种新方法，具有操作方便，成本低廉的优势。
【专利说明】一种基于特征点匹配的视频防抖方法【技术领域】
[0001]本发明涉及数字图像及视频防抖【技术领域】，具体涉及一种基于特征点匹配的视频防抖方法。
【背景技术】
[0002]随着计算机技术和数字图像处理技术蓬勃发展，越来越多的原本利用机械设备或其它技术才能解决的问题，可以直接通过利用数字图像处理的软硬件方法来完成。而且伴随着人们生活水平的不断提高，各种电子摄像设备的应用更加广泛，并且各种摄像平台越来越多样化，例如，在民用领域，各种各样的移动摄像设备，如数码相机，手机，IPAD等；在军用领域，无人机侦查系统，导弹制导系统，以及车辆交通监控系统等。这些通过机载，车载，舰载的摄像设备或者手持的摄像设备等各种设备得到的视频图像信号序列不仅包含了成像系统的主观运动(有意运动)，同时包含了各种摄像平台在自身工作时的随机抖动和运动，导致连续视频图像序列帧之间的随机运动过大，出现平移，旋转，缩放，甚至扭转畸变等情况。致使其在显示屏和在人在观察中出现成像不稳定和模糊的现象。这种视频图像帧间的随机抖动严重影响了图像的质量和视觉效果，使观察者容易产生视觉疲劳，同时也对有用信息的提取和应用带来不利后果，导致误判或者漏判。给进一步数字图像处理带来困难；对于目标自动识别系统会导致漏警或者虚警报，造成不必要的损失或者危害。
【发明内容】
[0003]本发明要解决的技术问题是提供一种基于特征点匹配的视频防抖方法，达到消除视频图像帧之间的抖动，获得闻质量稳定视频图像序列的目的。
[0004]为了实现发明的目的，本发明采用的技术方案如下:
[0005]本发明提供一种基于一种基于特征点匹配的视频防抖方法，包括:
[0006]建立摄像机运动与图像运动的数学模型，从中选择合适的数学模型，我们主要是对视频的平移，旋转和缩放进行处理，所以选择仿射模型。
[0007]
[0008]在图中，O-XYZ是摄像机的坐标系。其中的运动参数是:线速度V:(Tx，Ty，Tz)，角速度Ω: ( Ωχ, Ωy, Ωζ)。P(x, y, ζ)是相对于摄像机平台的场景物体目标点。
[0009]当视频图像序列帧之间发生平移，旋转，小范围的变焦和形变时，可以利用仿射运动模型来描述。仿射运动模型是一种六参数线性变换模型，它的一个最重要的特征就是”保持平行线”，即图像中的平行线经过仿射变换后任然保持是平行线。具体仿射运动模型的坐标表示形式如下:
【权利要求】
1.一种基于特征点匹配的视频防抖方法，其特征在于: 在建立摄像运动与图像运动的运动模型，确立所需要的运动模型。
2.根据权利要求1所述的基于特征点匹配的视频防抖方法，其特征在于: 利用harris角点提取算法提取特征点，并对特征点进行优化，得到亚像素级的像素点，提闻稳像的精度。
3.一种基于特征点匹配的视频防抖方法，其特征在于: 从得到的特征点中基于模板的思想进行特征点匹配，并对错误的匹配点利用ransac算法进行剔除。
4.根据权利要求3所述的基于特征点匹配的视频防抖方法，其特征在于: 将得到的特征点对，进行kalman滤波，的运动参数进行滤波，从而得到有意运动参数。然后将其带入到权利要求1中所提到的仿射图像运动模型。
5.根据权利要求4所述一种基于特征点匹配的视频防抖方法，其特征在于: 实现图像帧的运动补偿，并利用之前的图像帧的信息重构当前无定义区域进行重构，实现图像的运动补偿，最后得到稳定视频序列。
【文档编号】H04N5/14GK103813099SQ201310684840
【公开日】2014年5月21日 申请日期:2013年12月13日 优先权日:2013年12月13日
【发明者】刘海亮, 李明, 杨艾琳, 罗笑南, 苏航 申请人:中山大学深圳研究院